基于电化学老化衰退模型的锂离子动力电池外特性

当前锂离子动力电池电化学模型存在模型复杂、建模难度大、计算效率低、老化评估效果差的问题,本文提出一种考虑电池衰退老化的机理模型(ADME).本文首先通过有限差分法对伪二维(P2D)电化学模型进行离散降阶处理,得到简化伪二维(SP2D)模型.在SP2D模型的基础上,基于阴阳两极发生的副反应导致的衰退老化现象,提出一种考虑电池衰退老化的机理模型.其次,使用多变量偏差补偿最小二乘法实现模型参数辨识.最后通过动力电池衰退老化性能循环实验,对比分析了恒流、脉冲工况下SP2D模型和ADME模型的终端电压输出.结果表明:ADME模型较为简单、计算效率和估算精度高,可以有效评估电池容量老化衰退,得到理想的锂离子动力电池外特性曲线.     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

基于Kronecker型替换的黑盒多项式稀疏插值

本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.     

A Biosilification Fusion Protein for a ‘Self‐immobilising’ Sarcosine Oxidase Amperometric Enzyme Biosensor

Monomeric sarcosine oxidase (mSOx) fusion with the silaffin peptide, R5, designed previously for easy protein production in low resource areas, was used in a biosilification process to form an enzyme layer electrode biosensor. mSOx is a low activity enzyme (10–20 U/mg) requiring high amounts of enzyme to obtain an amperometric biosensor signal, in the clinically useful range <1 mM sarcosine, especially since the K_m is >10 mM. An amperometric biosensor model was fitted to experimental data to investigate dynamic range. mSOx constructs were designed with 6H (6×histidine) and R5 (silaffin) peptide tags and compared with native mSOx. Glutaraldehyde (GA) cross‐linked proteins retained ～5 % activity for mSOx and mSOx‐6H and only 0.5 % for mSOx‐R5. In contrast R5 catalysed biosilification on (3‐mercaptopropyl) trimethoxysilane (MPTMS) and tetramethyl orthosilicate (TMOS) particles created a ‘self‐immobilisation’ matrix retaining 40 % and 76 % activity respectively. The TMOS matrix produced a thick layer (>500 μm) on a glassy carbon electrode with a mediated current due to sarcosine in the clinical range for sarcosinemia (0–1 mM). The mSOx‐R5 fusion protein was also used to catalyse biosilification in the presence of creatinase and creatininase, entrapping all three enzymes. A mediated GC enzyme linked current was obtained with dynamic range available for creatinine determination of 0.1–2 mM for an enzyme layer ～800 nm.     

基于科赫曲线分形结构太赫兹带通滤波器

太赫兹滤波器是太赫兹通信、太赫兹成像和太赫兹检测等太赫兹应用系统中不可或缺的功能器件。按照不同的分类方式,滤波器有不同的种类,常见的按照选频功能可分为高通滤波器、低通滤波器、带阻滤波器和带通滤波器。为了实现在太赫兹波段的滤波效果,世界各地的研究人员利用不同的结构、材料和控制方式实现了功能各异的太赫兹滤波器,但是考虑到设计的器件要应用到太赫兹系统中,成本低廉、结构简单、性能优越的太赫兹滤波器一直是研究人员的追求。分形概念自提出以来在很多研究领域都有了快速发展,但是在太赫兹波段的应用还不是很常见,特别是应用于太赫兹功能器件的设计。引入分形中科赫曲线的概念设计并制备了一种新型的太赫兹带通滤波器,该滤波器是在金属薄膜上刻蚀出科赫曲线分形结构,当太赫兹波垂直入射到该滤波器时候实现了在太赫兹波段的窄带滤波。在滤波器的设计过程中,追求理论与实验相结合,首先在电磁仿真软件中建立科赫曲线分形结构滤波器模型进行计算,探究分形结构应用于太赫兹波段进行滤波的可行性,在进行多次计算之后得到优化后的尺寸和结构,然后根据优化后的尺寸加工出科赫曲线分形结构太赫兹滤波器样品,并且将样品放在太赫兹时域光谱系统中进行实验测量,得到实验数据后与仿真结果进行比较。在仿真中利用了时域有限差分法模拟科赫曲线分形结构太赫兹带通滤波器的传输特性,优化后的仿真结果表明:滤波器的谐振频率为0.715 THz,透射系数能够达到0.92,-3 dB带宽为21.9 GHz,将仿真得到的散射参数进行S参数反演得到了太赫兹滤波器样品的电磁参数,这在理论上分析了太赫兹波在谐振点处产生透射增强的原因。利用飞秒激光微加工系统制备了尺寸优化后的科赫曲线分形结构太赫兹带通滤波器样品,然后使用太赫兹时域光谱系统对样品的传输特性进行测试,对实验得到的时域数据进行快速傅里叶变换之后得到频域数据,再把频域数据进行归一化处理后与之前的电磁仿真结果进行对比,发现实验测得的结果与电磁软件仿真得到的结果较为吻合。     

熵的一种通俗教法

熵如力、能量和动量一样是物理学中一个重要概念,若能用一种通俗易懂的方法设计熵的教学,对文科物理的教学有重要意义.为此本文提出了一种通俗的熵的教法,这一教法不需要学生学习热力学第二定律也可以建立熵的概念.具体教学设计如下:通过日常生活例子引入熵的概念(也就是玻尔兹曼熵),设计两个例子让学生会计算熵,通过具体问题的讨论让学生充分理解熵的意义,通过一个实例由玻尔兹曼熵引入克劳修斯熵公式,设计一个演示实验强化教学效果,将熵与环境保护联系起来融入人文情怀,最后还强调了熵计算的不同层次.教学设计完全采用基于问题学习(PBL)的教学模式.     

The Szegö kernel on a class of non-compact CR manifolds of high codimension

We generalize Nagel’s formula for the Szegö kernel and use it to compute the Szegö kernel on a class of non-compact CR manifolds whose tangent space decomposes into one complex direction and several totally real directions. We also discuss the control metric on these manifolds and relate it to the size of the Szegö kernel.